def _load_rml(self, npy_file): data = np.load(npy_file, allow_pickle=True) data = np.expand_dims(data, axis=0)/255.0解释代码
时间: 2024-05-27 09:09:53 浏览: 13
这段代码是用来加载一个.npy格式的文件,并将其归一化处理的。具体来说:
- `np.load(npy_file, allow_pickle=True)`:使用NumPy库中的`load()`函数加载.npy文件,`allow_pickle=True`表示允许加载包含Python对象的文件。
- `data = np.expand_dims(data, axis=0)`:将数据的维度扩展一维,变成一个4维张量,第一维为1,因为此处只加载了一个数据。
- `/255.0`:将像素值归一化到[0,1]的范围内。
最终得到的`data`是一个形状为`(1, H, W, C)`的4维张量,其中`H`、`W`和`C`分别表示图片的高、宽和通道数。
相关问题
def __getitem__(self, index): if self.args.cached: (label, _, image) = self.data[index] else: (label, _file) = self.file_indexes[index] image = self._load_rml(_file) n_label = self.classes.index(label) return torch.tensor(image).float(), torch.tensor(n_label).long()把这段代码基于pytorch改为基于mindspore
以下是基于MindSpore的代码实现:
```
import mindspore.dataset as ds
import mindspore.dataset.transforms.py_transforms as py_transforms
import mindspore.common.dtype as mstype
import numpy as np
class MyDataset:
def __init__(self, args):
self.args = args
self.classes = sorted(list(set([item[0] for item in self.args.data])))
self.data = self.args.data
self.file_indexes = [(item[0], idx) for idx, item in enumerate(self.args.data)]
def _load_rml(self, file):
# 加载数据的代码
pass
def __getitem__(self, index):
if self.args.cached:
(label, _, image) = self.data[index]
else:
(label, file_idx) = self.file_indexes[index]
image = self._load_rml(self.args.data[file_idx][1])
n_label = self.classes.index(label)
return np.array(image).astype(np.float32), np.array(n_label).astype(np.int32)
def __len__(self):
return len(self.file_indexes)
# 数据增强
transform = py_transforms.Compose([
py_transforms.Resize((224, 224)),
py_transforms.RandomHorizontalFlip(),
py_transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
# 数据集加载
ds.config.set_seed(1)
ds_train = ds.GeneratorDataset(MyDataset(args), ["image", "label"])
ds_train = ds_train.shuffle(buffer_size=1000)
ds_train = ds_train.batch(batch_size=args.batch_size, drop_remainder=True)
ds_train = ds_train.map(operations=transform, input_columns="image", num_parallel_workers=4)
ds_train = ds_train.map(operations=lambda x, y: (mindspore.Tensor(x, mstype.float32), mindspore.Tensor(y, mstype.int32)))
```
注意:MindSpore的数据增强需要使用`transforms`模块中的函数,而数据集加载则需要使用`GeneratorDataset`类。在MindSpore中,需要使用`mindspore.Tensor`将数据转换为张量类型。
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: './data/RML2016.10a_dict.pkl'
FileNotFoundError是Python中的一个异常类型,表示文件或目录不存在的错误。具体来说,[Errno 2] No such file or directory: './data/RML2016.10a_dict.pkl'这个错误提示说明在当前目录下的data文件夹中找不到名为RML2016.10a_dict.pkl的文件。
可能的原因有:
1. 文件路径错误:请确保文件路径是正确的,包括文件名和文件夹路径。
2. 文件不存在:请检查是否存在名为RML2016.10a_dict.pkl的文件。
3. 文件权限问题:请确保你有足够的权限来访问该文件。
如果你确定文件路径和文件名是正确的,但仍然出现该错误,可以尝试以下解决方法:
1. 检查文件路径:确认文件路径是否正确,并且文件确实存在于指定的路径中。
2. 检查文件名:确保文件名的大小写和拼写与实际文件一致。
3. 检查文件权限:确保你有足够的权限来读取该文件。可以尝试更改文件权限或者以管理员身份运行程序。
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